确定最优证券组合的一种几何方法

本文通过对风险厌恶模型解的性态分析，揭示了风险厌恶度的经济意义，并由此给出了确定最佳证券组合一种新方法－－几何法，该方法较传统的无差异曲线法简单直观，便于操作。     

最优捕鱼策略的Scheafer—Leslie模型—1996年全国大学生数学…

本文建立了可持续捕鱼条件下的总产量最大的优化模型，通过编程求出了最优捕捞强度系数和最大年捕捞量，制定了最优捕鱼方案，考虑连续和离散两种情形，建立了在不破坏鱼的生态平衡的同时，获得最大经济效益的Ｓｃｈｅａｆｅｒ－Ｌｅｓｌｉｅ模型，推出了证明了可持续捕获条件可用净繁殖率Ｒ＝１是否成立作出判断。     

解最小二乘问题的一种混合方法的误差分析

对于线性最小二乘问题 ,混合方法的提出是企图在法方程法与 QR分解方法之间取得某种平衡 ,希望能够节省计算量又同时保持计算解达到较高精度 ,但后者在理论上并未得到证明 .经对混合方法的详细误差分析 ,证明了这种混合方法不一定能得到比法方程法精度更高的计算解 ,甚至可能要差 .因混合方法的计算量高于法方程法 ,所以该方法并未达到理想的要求 ,不一定是好的选择 .     

基于线性均方误差估值的LPC距离量度

本文从LPC系数的统计特性出发,基于线性均方误差估值的思想,提出了一种用于语音识别的新的LPC距离量度——LMSE距离.在一个IBM-PC机语音处理系统和一个VAX-11/750机语音处理系统上,做了大量孤立词识别实俭,证实了这种距离的可行性.文中还将它与著名的Itakura距离进行了比较.     

基于EEF准则的认知无线电合作频谱感知

频谱感知是认知无线电的一个重要组成部分.提出了一种基于指数嵌入族(exponentially embedded family,EEF)准则的合作频谱感知算法.与传统方式下所有合作用户皆参加检测的方法不同,提出的算法依靠用户选择机制,并且不需要知晓授权用户信号的任何先验信息.该算法先对参与合作频谱感知的认知用户进行筛选,然后在筛选出的最优用户频谱观测数据的基础上生成全局检测统计量(global decision statistic,GTS),最后对授权用户是否存在做出全局判决.仿真表明,在虚警概率保持不变的情况下,进行最优用户选择(optimal user selection,OUS)的合作频谱感知算法的检测概率优于未进行最优用户选择的算法.     

水下目标多元声传感阵列网络定位方法

针对由于环境干扰因素等影响水下目标精确定位的问题,提出了采用以声传感器为核心的多五元声传感阵列网络定位方法。根据水下空间环境,建立了多五元声传感阵列网络定位空间数学模型,研究与分析网络结构的多五元声传感阵列定位算法,给出了水下目标多五元声传感阵列网络定位参数的计算式及误差分析。分析表明:多五元声传感阵列网络定位参数的精度与声传感器阵列的布阵方式和声传感器之间的时延密切相关,随着时延的增大,水下目标方位角、俯仰角及距离误差也增大;通过采用单五元声传感阵列定位算法和多五元声传感阵列网络定位模拟对比实验,在同一区域下,多五元声传感阵列网络定位算法测量误差小于单五元声传感阵列定位算法测量误差,验证了水下目标多五元声传感阵列网络定位具有测试精度高的优点,为水下目标的精确定位及精确制导研制提供了技术方法,为开拓水下目标检测奠定了基础,具有很高的应用价值。     

光纤捷联惯导两级系统级标定方法

针对传统的系统级标定方法状态变量维数高、标定参数可观测性差、滤波易发散等特点,提出一种两级系统级标定方法。该方法通过合并加速度计和光纤陀螺的标定误差降低Kalman滤波器维数,以速度误差和姿态误差作为观测量,设计6个位置对状态向量进行估计,将估计值进行解耦计算系统标定误差参数。针对光纤陀螺标定误差滤波时间长和Kalman滤波开始阶段收敛迅速的特点,对光纤陀螺标定误差进行两次估计,将两次估计值之和作为光纤陀螺标定误差。仿真和实验结果表明:两级系统级标定方法可以实现标度因数、安装误差和零位等24个标定参数的误差估计,提高系统的定位精度。     

基于贝叶斯测距和迭代最小二乘RSS的定位算法

针对基于接收信号强度(received signal strength,RSS)测距定位框架,提出基于贝叶斯测距和迭代最小二乘定位的RSS的定位算法.在测距阶段,先利用贝叶斯概率模型处理测距过程,并采用最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)估计距离;在定位阶段,利用迭代最小二乘(iterative least square,ILS)估计节点的位置,最后重点对其定位性能做了理论分析和对比实验.仿真结果表明,提出的MMSE+ILS定位的方案极大地提高了定位精度,并降低了计算复杂度,但运行时间略有提高.     

基于傅里叶系数插值的短波信道迭代频偏估计

针对短波突发通信中存在的频偏问题,结合短波调解器的波形格式以及低信噪比的信道条件,提出了一种基于傅里叶系数插值的迭代频偏估计算法.该算法首先利用离散傅里叶变换(DFT)确定频谱峰值;然后对其结果进行Jacobsen插值,通过对插值结果进行误差分析,得出其方差与训练序列长度及信噪比的函数关系,并依此自适应调节其置信度为0.99999时的置信区间,将其作为精频偏估计的搜索区间;最后在搜索区间内进行迭代,并利用抛物线插值获取更精确的结果.仿真结果表明:对于长度为128、256、512的训练序列,在低信噪比条件下,文中算法均可逼近Cramer-Rao下界(CRLB),特别是在信噪比为0 d B时,两次迭代即可使算法的均方误差与CRLB的比值达到1.005左右.